HuAnthony ; MurezZak ; MohanNikhil ; DudasSofía ; HawkeJeffrey ; BadrinarayananVijay ; CipollaRoberto ; KendallAlex

摘要
驾驶需要与道路上的其他交通参与者互动并预测其未来行为,以确保安全导航。我们提出了FIERY:一种基于单目相机的鸟瞰视角概率未来预测模型。该模型可以预测动态交通参与者的未来实例分割和运动,并将其转换为非参数化的未来轨迹。我们的方法通过直接从环视RGB单目相机输入中估计鸟瞰视角预测,将传统自动驾驶堆栈中的感知、传感器融合和预测组件结合起来。FIERY仅依赖于相机驾驶数据,以端到端的方式学习建模未来的固有随机性,并能够预测多模态的未来轨迹。我们在NuScenes和Lyft数据集上展示了该模型优于以往的预测基线。代码和训练好的模型可在https://github.com/wayveai/fiery获取。
代码仓库
wayveai/fiery
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| bird-s-eye-view-semantic-segmentation-on | FIERY (static) | IoU ped - 224x480 - Vis filter. - 100x100 at 0.5: 17.2 IoU veh - 224x480 - No vis filter - 100x100 at 0.5: 35.8 IoU veh - 224x480 - Vis filter. - 100x100 at 0.5: 39.8 |
| bird-s-eye-view-semantic-segmentation-on | FIERY | IoU veh - 224x480 - No vis filter - 100x100 at 0.5: 38.2 IoU veh - 224x480 - No vis filter - 100x50 at 0.25: 41.1 IoU vehicle - Setting 3: 58.5 |
| bird-s-eye-view-semantic-segmentation-on-lyft | FIERY | IoU vehicle - 224x480 - Long: 36.7 IoU vehicle - 224x480 - Short: 59.4 |